07
벡터 검색 및 임베딩
07
벡터 검색 및 임베딩
These skills were generated by AI. Do you agree this course teaches these skills?
이 과정에서는 AI 기반 검색 기술, 도구, 애플리케이션을 살펴봅니다. 벡터 임베딩을 활용하는 시맨틱 검색, 시맨틱 방식과 키워드 방식을 결합한 하이브리드 검색, 그라운딩된 AI 에이전트로서 AI 할루시네이션을 최소화하는 검색 증강 생성(RAG)에 대해 알아보세요. Vertex AI 벡터 검색을 활용해 지능형 검색 엔진을 빌드하는 실무 경험을 쌓을 수 있습니다.
과정 정보
목표
- 벡터 검색 프로세스와 주요 기술에 대해 설명합니다.
- Vertex AI 벡터 검색과 벡터 임베딩을 사용해 시맨틱 검색을 구축합니다.
- AI 할루시네이션을 완화하기 위한 그라운딩된 에이전트 및 검색 증강 생성(RAG)을 살펴봅니다.
- Vertex AI 벡터 검색을 사용해 하이브리드 검색엔진을 만듭니다.
기본 요건
없음
대상
AI 개발자
데이터 과학자
ML 엔지니어
사용할 수 있는 언어
English, Deutsch, español (Latinoamérica), français, bahasa Indonesia, 日本語, 한국어, português (Brasil), 简体中文, 繁體中文, Türkçe
과정을 완료한 후에는 어떻게 해야 하나요?
과정을 완료한 후 학습 과정 에서 다른 콘텐츠를 살펴보거나 학습 카탈로그 를 둘러보면 됩니다.
어떤 배지를 획득할 수 있나요?
과정을 완료하면 이수 배지가 주어집니다. 배지는 프로필에 표시되며 사회 연결망에서 공유할 수 있습니다.
Google의 주문형 파트너에서 제공하는 과정에 관심이 있으신가요?
Coursera 및 Pluralsight 에서 Google Cloud 콘텐츠를 살펴보세요.
강사 주도 강좌를 선호하시나요?